sqlseed 0.1.11

Declarative SQLite test data generation toolkit

🌱 sqlseed

声明式 SQLite 测试数据生成工具包

一行代码，数万行数据。零配置智能生成，AI 驱动精准调优。

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import sqlseed

# 就这一行。自动推断 Schema，自动选择策略，自动优化写入。
result = sqlseed.fill("test.db", table="users", count=100_000)
print(result)
# → GenerationResult(table=users, count=100000, elapsed=2.34s, speed=42735 rows/s)

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💡 为什么选择 sqlseed？

在开发和测试流程中，我们经常需要为 SQLite 数据库填充大量真实感的测试数据。传统方式要么手写冗长的数据生成脚本，要么使用难以维护的 SQL fixtures。sqlseed 用一种全新的声明式方式解决了这个问题：

特性	sqlseed	手写脚本	SQL Fixtures
零配置智能生成	✅	❌	❌
外键自动维护	✅	手动	手动
10 万行 + 数据	✅ 流式	⚠️ OOM	❌
列语义推断	✅ 8 级策略	❌	❌
可重复生成	✅ seed	⚠️ 手动	✅
AI 智能调优	✅ LLM	❌	❌
配置热重用	✅ YAML	❌	❌

✨ 核心特性

🚀 零配置智能生成 自动推断数据库 Schema，通过 8 级策略链为每列选择最佳生成器。列名是 email？生成邮箱。列名是 *_at？生成时间戳。完全不需要配置。	🎯 声明式精确控制 通过 Python API 或 YAML/JSON 配置精确控制每一列的数据生成策略、约束条件和空值比率。
🔗 外键自动排序 拓扑排序自动检测表依赖关系，SharedPool 跨表共享值池，零配置维持引用完整性。	🌊 流式内存安全 DataStream 通过 Iterator[list[dict]] 逐批 yield，100 万行数据内存占用与 1000 行相同。
🧮 表达式引擎 & 约束求解 支持派生列计算（last_eight = card_number[-8:]），唯一性约束回溯求解，超时保护防止死循环。	🤖 AI 一等公民 sqlseed-ai 插件通过 LLM 分析 Schema 语义，自动生成 YAML 配置建议，支持自纠正闭环。
🧩 11 个 Hook 全生命周期 基于 pluggy 的插件架构，从 Provider 注册到批次插入，覆盖数据生成的每个环节。	📊 三级 PRAGMA 优化 根据数据量智能切换 LIGHT / MODERATE / AGGRESSIVE 三种写入策略，最大化吞吐量。

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📦 安装

基础安装

pip install sqlseed

选择数据引擎

# 推荐：Mimesis（高性能，本地化支持好）
pip install sqlseed[mimesis]

# 可选：Faker（生态丰富）
pip install sqlseed[faker]

# 全部安装
pip install sqlseed[all]

可选插件

# AI 智能分析插件（LLM 驱动）
pip install sqlseed-ai

# MCP 服务器（让 AI 助手直接操作 sqlseed）
pip install mcp-server-sqlseed

📋 开发环境完整安装

git clone https://github.com/sunbos/sqlseed.git
cd sqlseed

# 安装核心 + 所有 Provider + 开发依赖
pip install -e ".[dev,all]"

# 可选插件
pip install -e "./plugins/sqlseed-ai"
pip install -e "./plugins/mcp-server-sqlseed"

# 验证安装
pytest
ruff check src/ tests/
mypy src/sqlseed/

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🚀 快速开始

30 秒上手

假设你有一个 SQLite 数据库 app.db，其中有一张 users 表：

CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    email TEXT,
    age INTEGER,
    phone TEXT,
    created_at TEXT,
    is_active INTEGER DEFAULT 1,
    balance REAL
);

只需一行代码即可填充 1 万行高质量测试数据：

import sqlseed

result = sqlseed.fill("app.db", table="users", count=10_000)
print(result)
# → GenerationResult(table=users, count=10000, elapsed=0.52s, speed=19230 rows/s)

sqlseed 会自动：

• ✅ 跳过 id（自增主键）
• ✅ 跳过 is_active（有默认值）
• ✅ name → 生成真实姓名
• ✅ email → 生成邮箱地址
• ✅ age → 生成 18~100 的整数
• ✅ phone → 生成电话号码
• ✅ created_at → 生成日期时间（匹配 *_at 模式）
• ✅ balance → 生成浮点数

完全零配置，智能推断一切。

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📖 使用教程

教程 1：Python API — 精确控制每一列

当你需要对数据有更精细的控制时，可以通过 columns 参数声明每列的生成策略：

import sqlseed

result = sqlseed.fill(
    "app.db",
    table="users",
    count=50_000,
    columns={
        # 简写：直接指定生成器名
        "email": "email",
        "phone": "phone",
        
        # 完整配置：指定参数
        "age": {"type": "integer", "min_value": 18, "max_value": 65},
        "balance": {"type": "float", "min_value": 0.0, "max_value": 100000.0, "precision": 2},
        "name": "name",
        
        # 从候选列表中随机选择
        "status": {"type": "choice", "choices": ["active", "inactive", "banned"]},
    },
    provider="mimesis",      # 使用 Mimesis 引擎
    locale="zh_CN",          # 中文地区
    seed=42,                 # 固定种子，确保结果可重复
    clear_before=True,       # 生成前清空表
)
print(result)

支持的生成器类型

生成器	说明	参数示例
string	随机字符串	min_length, max_length, charset
integer	整数	min_value, max_value
float	浮点数	min_value, max_value, precision
boolean	布尔值	—
name	人名	—
first_name	名	—
last_name	姓	—
email	邮箱	—
phone	电话	—
address	地址	—
company	公司名	—
url	URL	—
ipv4	IPv4 地址	—
uuid	UUID	—
date	日期	start_year, end_year
datetime	日期时间	start_year, end_year
timestamp	Unix 时间戳	—
text	长文本	min_length, max_length
sentence	句子	—
password	密码	length
choice	从列表选择	choices
json	JSON 字符串	schema
pattern	正则匹配	regex
bytes	二进制数据	length
foreign_key	外键引用	ref_table, ref_column, strategy
skip	跳过（使用默认值/NULL）	—

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教程 2：多表关联 — 自动维持外键完整性

使用上下文管理器模式可以处理跨表数据依赖：

import sqlseed

with sqlseed.connect("app.db", provider="mimesis", locale="zh_CN") as db:
    # 步骤 1：先填充父表
    db.fill("users", count=10_000, seed=42)
    
    # 步骤 2：填充子表 — sqlseed 自动检测外键约束，
    #         从 users.id 中随机选取值填入 orders.user_id
    db.fill("orders", count=50_000, columns={
        "amount": {"type": "float", "min_value": 9.99, "max_value": 999.99, "precision": 2},
        "quantity": {"type": "integer", "min_value": 1, "max_value": 20},
        "status": {"type": "choice", "choices": ["pending", "paid", "shipped", "delivered"]},
    })
    
    # 步骤 3：查看生成报告
    print(db.report())
    # → Database: app.db
    # → ==================================================
    # →   users: 10000 rows
    # →   orders: 50000 rows

💡 提示：如果两张表之间有同名列（如 account_id），即使没有声明外键约束，sqlseed 也会通过 SharedPool 隐式关联机制自动维持跨表一致性。

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教程 3：YAML 配置文件驱动批量生成

对于复杂的多表场景，推荐使用 YAML 配置文件：

1. 生成配置模板

sqlseed init generate.yaml --db app.db

2. 编辑配置文件

# generate.yaml
db_path: "app.db"
provider: mimesis
locale: zh_CN
optimize_pragma: true

tables:
  - name: users
    count: 100000
    clear_before: true
    seed: 42
    columns:
      - name: username
        generator: name
      - name: email
        generator: email
      - name: phone
        generator: phone
      - name: age
        generator: integer
        params:
          min_value: 18
          max_value: 65
      - name: status
        generator: choice
        params:
          choices: [0, 1, 2]
        null_ratio: 0.05       # 5% 概率为 NULL

  - name: orders
    count: 500000
    batch_size: 10000          # 每批 1 万行，优化内存
    columns:
      - name: user_id
        generator: foreign_key
        params:
          ref_table: users
          ref_column: id
          strategy: random
      - name: amount
        generator: float
        params:
          min_value: 1.0
          max_value: 9999.99
          precision: 2
      - name: created_at
        generator: datetime
        params:
          start_year: 2024

3. 执行生成

sqlseed fill --config generate.yaml

或在 Python 中：

results = sqlseed.fill_from_config("generate.yaml")
for r in results:
    print(r)

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教程 4：派生列与表达式引擎

sqlseed v2.0 引入了列依赖 DAG 和表达式引擎，支持从已有列计算派生列：

# 银行卡信息表场景
tables:
  - name: bank_cards
    count: 10000
    columns:
      - name: card_number
        generator: pattern
        params:
          regex: "62[0-9]{17}"     # 19 位银联卡号
        constraints:
          unique: true

      - name: last_eight
        derive_from: card_number       # 依赖 card_number
        expression: "value[-8:]"   # 取后 8 位
        constraints:
          unique: true

      - name: last_six
        derive_from: card_number
        expression: "value[-6:]"   # 取后 6 位

      - name: account_id
        generator: pattern
        params:
          regex: "U[0-9]{10}"
        constraints:
          unique: true

运作原理：

1. sqlseed 构建列依赖 DAG：card_number → last_eight, last_six
2. 拓扑排序确定生成顺序
3. 先生成 card_number，再通过表达式 value[-8:] 计算 last_eight
4. 如果 last_eight 的唯一性约束失败，回溯重新生成 card_number

表达式引擎支持的函数

函数	用法	说明
upper(s)	upper(value)	转大写
lower(s)	lower(value)	转小写
len(s)	len(value)	获取长度
substr(s, start, end)	substr(value, 0, 8)	子串
concat(*args)	concat("PRE_", value)	拼接
zfill(s, width)	zfill(value, 10)	零填充
lpad(s, width, char)	lpad(value, 8, "0")	左填充
rpad(s, width, char)	rpad(value, 8, "0")	右填充
replace(s, old, new)	replace(value, "-", "")	替换
strip(s)	strip(value)	去空白
int(s)	int(value)	转整数
str(s)	str(value)	转字符串
切片	value[-8:]	Python 切片语法
数学	value * 2 + 1	基本数学运算

⚠️ 安全保护：表达式引擎基于 simpleeval，具有 5 秒超时保护，不允许 import、exec 或文件 I/O 操作。

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教程 5：Transform 脚本 — 极端业务逻辑

对于无法用声明式配置表达的复杂业务逻辑，可以编写 Python 变换脚本：

1. 编写 transform 脚本

# transform_users.py
def transform_row(row, ctx):
    """每一行生成后都会经过此函数处理。"""
    
    # 根据年龄计算 VIP 等级
    age = row.get("age", 0)
    if age >= 60:
        row["vip_level"] = 3
    elif age >= 40:
        row["vip_level"] = 2
    else:
        row["vip_level"] = 1
    
    # 标准化手机号格式
    phone = row.get("phone", "")
    if phone and not phone.startswith("+86"):
        row["phone"] = f"+86{phone}"
    
    return row

2. 在 CLI 中使用

sqlseed fill app.db --table users --count 10000 --transform transform_users.py

3. 在 YAML 中使用

tables:
  - name: users
    count: 10000
    transform: "./transform_users.py"

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教程 6：预览与调试

在大量生成数据前，先预览看看效果：

Python API：

rows = sqlseed.preview("app.db", table="users", count=5, seed=42)
for row in rows:
    print(row)
# → {'name': '张伟', 'email': '[e-mail]', 'age': 32, ...}
# → {'name': '李娜', 'email': '[e-mail]', 'age': 28, ...}
# → ...

CLI（Rich 表格输出）：

sqlseed preview app.db --table users --count 5

# ┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
# ┃ name    ┃ email               ┃ age ┃ created_at          ┃
# ┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
# │ 张伟     │ [e-mail]│ 32  │ 2024-03-15 08:23:11 │
# │ ...     │ ...                 │ ... │ ...                 │
# └─────────┴─────────────────────┴─────┴─────────────────────┘

查看列映射策略：

sqlseed inspect app.db --table users --show-mapping

# 查看 sqlseed 为每一列选择了什么生成策略
# ┏━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┓
# ┃ Column     ┃ Type    ┃ Nullable ┃ Generator    ┃ Params       ┃
# ┡━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━┩
# │ id         │ INTEGER │ ✗        │ skip         │ {}           │
# │ name       │ TEXT    │ ✗        │ name         │ {}           │
# │ email      │ TEXT    │ ✓        │ email        │ {}           │
# │ age        │ INTEGER │ ✓        │ integer      │ {min: 18...} │
# │ ...        │ ...     │ ...      │ ...          │ ...          │
# └────────────┴─────────┴──────────┴──────────────┴──────────────┘

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教程 7：快照与回放

保存一次成功的生成配置，以后随时精确回放：

# 生成并保存快照
sqlseed fill app.db --table users --count 10000 --seed 42 --snapshot
# → Snapshot saved: snapshots/2026-04-15_033000_users.yaml

# 任意时刻回放
sqlseed replay snapshots/2026-04-15_033000_users.yaml
# → GenerationResult(table=users, count=10000, elapsed=0.52s, speed=19230 rows/s)

适用场景：

• 🧪 CI/CD 中需要可重复的测试数据
• 📋 团队间共享一致的测试环境
• 🔄 开发时快速重建数据库状态

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教程 8：AI 智能配置（sqlseed-ai 插件）

让 LLM 分析你的数据库 Schema，自动生成最佳配置建议：

# 安装 AI 插件
pip install sqlseed-ai

# 设置 API Key
export SQLSEED_AI_API_KEY="your-api-key"
export SQLSEED_AI_BASE_URL="https://your-llm-api-endpoint"

# AI 分析并生成配置
sqlseed ai-suggest app.db --table bank_cards --output bank_cards.yaml

# 带自纠正的 AI 建议（默认 3 轮修正）
sqlseed ai-suggest app.db --table bank_cards --output bank_cards.yaml --verify

# 指定模型
sqlseed ai-suggest app.db --table bank_cards --output bank_cards.yaml --model gpt-4o

# 跳过缓存
sqlseed ai-suggest app.db --table bank_cards --output bank_cards.yaml --no-cache

AI 工作流程：

1. 提取 Schema 上下文（列信息、索引、样本数据、外键、数据分布）
2. 构建带 Few-shot 示例的 LLM Prompt
3. LLM 返回 JSON 格式的列配置建议
4. AiConfigRefiner 自动验证配置的正确性
5. 若发现错误（未知生成器、类型不匹配等），自动向 LLM 发送修正请求
6. 最多 3 轮自纠正，输出经过验证的 YAML 配置

💡 环境变量：支持 SQLSEED_AI_API_KEY、SQLSEED_AI_BASE_URL、SQLSEED_AI_MODEL。默认模型为 qwen3-coder-plus。

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教程 9：MCP 服务器集成

通过 Model Context Protocol 让 AI 助手（Claude、Cursor 等）直接操作 sqlseed：

# 安装 MCP 服务器
pip install mcp-server-sqlseed

# 启动
python -m mcp_server_sqlseed

MCP 提供的能力：

类型	名称	说明
📖 Resource	sqlseed://schema/{db_path}/{table_name}	获取表 Schema 的 JSON 表示
🔍 Tool	sqlseed_inspect_schema	检查 Schema（列、外键、索引、样本数据、schema_hash）
🤖 Tool	sqlseed_generate_yaml	AI 驱动的 YAML 配置生成（含自纠正）
⚡ Tool	sqlseed_execute_fill	执行数据生成（支持 YAML 配置字符串）

这意味着你可以在 AI 助手中说：

"分析 app.db 中 bank_cards 表的结构，生成 YAML 配置，然后填充 5000 行数据。"

AI 助手会依次调用 inspect_schema → generate_yaml → execute_fill，无需你手动编写任何代码。

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教程 10：自定义 Provider 插件

你可以创建自己的数据生成 Provider：

# my_provider.py
from __future__ import annotations
from typing import Any

class MyCustomProvider:
    """实现 DataProvider Protocol 即可。不需要继承任何基类。"""

    def __init__(self) -> None:
        self._locale: str = "en_US"

    @property
    def name(self) -> str:
        return "my_custom"

    def set_locale(self, locale: str) -> None:
        self._locale = locale

    def set_seed(self, seed: int) -> None:
        ...

    def generate_string(self, *, min_length: int = 1, max_length: int = 100, charset: str | None = None) -> str:
        return "custom_string"

    # ... 实现其余 generate_* 方法
    # 完整 Protocol 参见：src/sqlseed/generators/_protocol.py

注册方式 1：通过 pyproject.toml entry-point（推荐）

[project.entry-points."sqlseed"]
my_custom = "my_provider:MyCustomProvider"

注册方式 2：通过插件 Hook

from sqlseed.plugins.hookspecs import hookimpl

class MyPlugin:
    @hookimpl
    def sqlseed_register_providers(self, registry):
        from my_provider import MyCustomProvider
        registry.register(MyCustomProvider())

---

🖥️ CLI 命令速查

# ═══════════════════════════════════════
# 📋 数据生成
# ═══════════════════════════════════════

# 零配置填充
sqlseed fill app.db --table users --count 10000

# 完整参数
sqlseed fill app.db -t users -n 100000 \
    --provider mimesis \
    --locale zh_CN \
    --seed 42 \
    --batch-size 10000 \
    --clear \
    --snapshot

# YAML 配置驱动
sqlseed fill --config generate.yaml

# Transform 脚本
sqlseed fill app.db -t users -n 10000 --transform transform.py

# ═══════════════════════════════════════
# 🔍 查看与预览
# ═══════════════════════════════════════

# 预览数据（不写入）
sqlseed preview app.db --table users --count 5

# 查看所有表
sqlseed inspect app.db

# 查看列映射策略
sqlseed inspect app.db --table users --show-mapping

# ═══════════════════════════════════════
# 📸 快照与回放
# ═══════════════════════════════════════

# 生成配置模板
sqlseed init generate.yaml --db app.db

# 回放快照
sqlseed replay snapshots/2026-04-15_users.yaml

# ═══════════════════════════════════════
# 🤖 AI 功能
# ═══════════════════════════════════════

# AI 建议（需安装 sqlseed-ai）
sqlseed ai-suggest app.db -t users -o users.yaml
sqlseed ai-suggest app.db -t users -o users.yaml --model gpt-4o --verify

---

🧠 8 级智能列映射

sqlseed 的核心亮点之一是 ColumnMapper 的 8 级策略链。每一列都会按以下优先级尝试匹配：

Level 1 │ 用户配置          columns={"email": "email"} 最高优先级
        ▼
Level 2 │ 自定义精确匹配    通过插件 Hook 注册的规则
        ▼
Level 3 │ 内置精确匹配      67 条规则：email→email, phone→phone, age→integer...
        ▼
Level 4 │ 自定义模式匹配    通过插件 Hook 注册的正则规则
        ▼
Level 5 │ 内置模式匹配      25 条正则：*_at→datetime, *_id→foreign_key, is_*→boolean...
        ▼
Level 6 │ 跳过              有默认值或可 NULL → skip
        ▼
Level 7 │ 类型忠实回退      VARCHAR(32)→最长32字符, INT8→0~255, BLOB(1024)→1024字节
        ▼
Level 8 │ 默认              string (min=5, max=50)

这意味着：

• 列名 user_email → Level 5 模式匹配 *_email → email 生成器 ✅
• 列名 is_verified → Level 5 模式匹配 is_* → boolean 生成器 ✅
• 列类型 VARCHAR(20) → Level 7 类型回退 → 最长 20 字符的字符串 ✅
• 列有 DEFAULT 1 → Level 6 → 跳过生成 ✅

---

🧩 插件系统

sqlseed 通过 pluggy 提供 11 个 Hook 点，覆盖数据生成全生命周期：

Hook	firstresult	触发时机
sqlseed_register_providers		注册自定义数据 Provider
sqlseed_register_column_mappers		注册自定义列映射规则
sqlseed_ai_analyze_table	✓	AI 分析表 Schema（返回列配置建议）
sqlseed_pre_generate_templates	✓	AI 预计算候选值池
sqlseed_before_generate		数据生成循环前
sqlseed_after_generate		数据生成完成后
sqlseed_transform_row		逐行变换（热路径，注意性能）
sqlseed_transform_batch		逐批变换（支持链式处理）
sqlseed_before_insert		每批写入 DB 前
sqlseed_after_insert		每批写入 DB 后
sqlseed_shared_pool_loaded		跨表共享池加载完成

---

🏗️ 项目架构

src/sqlseed/
├── __init__.py              # 公共 API (fill, connect, fill_from_config, preview)
├── core/                    # ===== 核心编排层 =====
│   ├── orchestrator.py      # DataOrchestrator 主引擎
│   ├── mapper.py            # ColumnMapper 8 级策略链
│   ├── schema.py            # SchemaInferrer — 推断列、索引、数据分布
│   ├── relation.py          # RelationResolver + SharedPool — FK 与跨表共享
│   ├── column_dag.py        # ColumnDAG — 列依赖图 + 拓扑排序
│   ├── expression.py        # ExpressionEngine — 安全表达式 (simpleeval + 超时)
│   ├── constraints.py       # ConstraintSolver — 唯一性回溯求解
│   ├── transform.py         # TransformLoader — 用户脚本动态加载
│   └── result.py            # GenerationResult 数据类
├── generators/              # ===== 数据生成层 =====
│   ├── _protocol.py         # DataProvider Protocol (24 个 generate_* 方法)
│   ├── registry.py          # ProviderRegistry (entry-point 自动发现)
│   ├── base_provider.py     # 内置基础生成器（零依赖）
│   ├── faker_provider.py    # Faker 适配器
│   ├── mimesis_provider.py  # Mimesis 适配器
│   └── stream.py            # DataStream 流式生成 + 约束回溯
├── database/                # ===== 数据库层 =====
│   ├── _protocol.py         # DatabaseAdapter Protocol (ColumnInfo, ForeignKeyInfo, IndexInfo)
│   ├── sqlite_utils_adapter.py   # 默认适配器
│   ├── raw_sqlite_adapter.py     # sqlite3 回退适配器
│   └── optimizer.py         # PragmaOptimizer 三级优化
├── plugins/                 # ===== 插件层 =====
│   ├── hookspecs.py         # 11 个 pluggy Hook 定义
│   └── manager.py           # PluginManager
├── config/                  # ===== 配置管理 =====
│   ├── models.py            # Pydantic 模型 (GeneratorConfig/TableConfig/ColumnConfig)
│   ├── loader.py            # YAML/JSON 加载与保存
│   └── snapshot.py          # 快照保存与回放
├── cli/                     # ===== CLI =====
│   └── main.py              # click 命令 (fill/preview/inspect/init/replay/ai-suggest)
└── _utils/                  # ===== 内部工具 =====
    ├── sql_safe.py          # quote_identifier — SQL 注入防护
    ├── schema_helpers.py    # AUTOINCREMENT 检测
    ├── metrics.py           # MetricsCollector 性能度量
    ├── progress.py          # Rich 进度条
    └── logger.py            # structlog 日志

plugins/
├── sqlseed-ai/              # AI 插件 — LLM 驱动的智能配置
│   └── src/sqlseed_ai/      # SchemaAnalyzer, AiConfigRefiner, Few-shot 示例...
└── mcp-server-sqlseed/      # MCP 服务器 — AI 助手交互
    └── src/mcp_server_sqlseed/   # FastMCP 工具 (inspect/generate_yaml/execute_fill)

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🛠️ 开发

# 运行测试（含覆盖率）
pytest

# 代码检查
ruff check src/ tests/

# 自动修复
ruff check --fix src/ tests/

# 类型检查
mypy src/sqlseed/

测试覆盖了所有核心模块，路径结构与 src/ 一一对应：test_core/、test_database/、test_generators/、test_plugins/、test_config/、test_utils/。

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📄 License

AGPL-3.0-or-later

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🌱 sqlseed — Stop writing fixtures. Start generating data.